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文檔簡介
1、供應(yīng)計劃的制定對于供應(yīng)鏈上各個環(huán)節(jié)都十分關(guān)鍵.尤其在不確定需求下,一個實用合理的供應(yīng)計劃非常重要. 供應(yīng)計劃需要同時兼顧成本、利潤、風(fēng)險等多個目標(biāo),是一個多目標(biāo)問題,并且力求每項指標(biāo)都達(dá)到最優(yōu).同時,由于問題的研究前提取決于未知的市場需求,所以供應(yīng)計劃又是一個不確定性問題.這種不確定性,直接影響著企業(yè)最終關(guān)注的各項指標(biāo).通過建立多目標(biāo)隨機規(guī)劃模型,能夠非常好地刻畫出供應(yīng)計劃問題在數(shù)學(xué)層面上的本質(zhì),使得通過此模型解出的結(jié)果更加稗學(xué)
2、和有效. 本文引入了蒙特卡洛方法來解決不確定需求的預(yù)測問題,根據(jù)符合一定概率分布的歷史數(shù)據(jù)(數(shù)學(xué)期望,標(biāo)準(zhǔn)差和不同產(chǎn)品間的相關(guān)系數(shù)等)模擬出未來的市場需求量.這個問題解決的前提,是要得到[0,1]上的均勻隨機數(shù),進(jìn)而求得滿足模擬所得概率分布的相關(guān)隨機數(shù).模2<'w>類偽隨機數(shù)發(fā)生器自上世紀(jì)60年代提出后,取得了長足的發(fā)展.其中的MT算法,以其周期長、精度高、高維隨機性能優(yōu)良得到了非常廣泛的應(yīng)用.本文也將使用這個算法,力求達(dá)到最佳
3、的模擬效果. 對于多目標(biāo)規(guī)劃問題已經(jīng)有了不少經(jīng)典的解法,但求解的能力都十分有限,尤其本問題還有一定的隨機性,問題的求解變得更加困難.于是,本文采用遺傳算法來解決這個問題.文中提出了不同個體多個目標(biāo)的比較策略,力求在各項指標(biāo)最優(yōu)的前提下,為決策者提供多種不同策略的選擇方案.這有利于決策者做出最有利于企業(yè)的決定. 本文引入CVaR方法,每個生產(chǎn)階段的機會損失與它可能發(fā)生的概率相乘(概率由歷史數(shù)據(jù)得來).這樣,小概率情況的損失
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